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编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下,具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用root用户登录安装了集群客户端的节点。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户(例如developuser)
WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件 存放用户信息的密钥文件。应用程序采用此密钥文件在产品中进行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
onnection refused则表示失败,无法连接到相关端口。 如果相关端口打开,但是从别的节点无法连通到该端口,则需要排查下相关网络配置。 23662这个端口每次都是随机的,所以要根据自己启动任务打开的端口来测试。 父主题: 使用Spark
tablename命令查询时,不会显示被删除的Segment的内容。 下一次加载数据且达到最大查询执行时间(由“max.query.execution.time”配置,默认为“60分钟”)后,Segment才会从文件系统中真正删除。 如果用户想要强制删除物理Segment文件,那么可以使用CLEAN FILES命令。
[10-20,30-40]。 说明: 如不指定,默认选择所有主机。 一次性输入最多10个表达式。 所有表达式一次性最多匹配2000个主机。 高级配置 最大数量:一次性显示的最大日志条数,如果检索到的日志数量超过设定值,时间较早的将被忽略。不配表示不限制。 检索超时:用于限制每个节点上的
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。
编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下,具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。 cd /opt/client source bigdata_env 创建输入Topic和输出Topic,与样例代
编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下,具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用root用户登录安装了集群客户端的节点。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户(例如developuser)
下面代码片段仅为演示,具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection类: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkSession spark = SparkSession
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时,outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]):
fault/gc_thresh* 512 2048 4096 还可以将以下参数添加到“/etc/sysctl.conf”中,即使主机重启,配置依然能生效。 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1 = 512 net.ipv4.neigh.default
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter") // 配置Kafka val kafkaParams = new Properties() kafkaParams.put("metadata
employees_info_extended ADD COLUMNS (tel_phone STRING, email STRING); 建表时配置Hive数据加密 指定表的格式为RCFile(推荐使用)或SequenceFile,加密算法为ARC4Codec。SequenceFile
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 错误码 请参见错误码。 父主题: 标签管理接口
编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resources”下,具体步骤请参考在Linux调测程序。 使用集群安装用户登录集群客户端节点。 cd /opt/client source bigdata_env kinit 组件操作用户(例如developuser)
--hive-partition-key 创建分区 --hive-partition-value 导入数据库指定分区 --hive-home 指定hive安装目录 --hive-import 表示操作是从关系型数据库导入到hive中 --hive-overwrite 覆盖hive已有数据 --create-hive-table
examples.FemaleInfoCollection类。 样例代码获取方式请参考获取MRS应用开发样例工程。 代码样例: //创建一个配置类SparkConf,然后创建一个SparkContext SparkConf conf = new SparkConf().se